#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# 导入tensorflow包，并命名为tf

# In[2]:


import tensorflow as tf 


# 载入并准备好 MNIST 数据集（下载需要一点时间）。将样本从整数转换为浮点数：

# In[3]:


mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0


# 将模型的各层堆叠起来，以搭建 tf.keras.Sequential 模型。为训练选择优化器和损失函数：

# In[5]:


model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


# 训练并验证模型：

# In[6]:


model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)


# 现在，这个照片分类器的准确度已经达到接近 98%。
